Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 100,344 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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ChatGPT 最新の画像生成 gpt-image-2-all を使った AI 画像生成スキル。ユーザーが画像の生成、ビジュアルインフォグラフィック、画像の作成、既存画像の編集・修正・調整を必要とするときに使用する。API 易 プラットフォーム (https://api.apiyi.com/) の ChatGPT 最新の画像生成モデル gpt-image-2-all（gpt-image-2-all）による画像生成サービスで、外部ネットワークへのアクセスは不要。このモデルは $0.03/枚 の従量課金で、テキストからの画像生成、単一画像の編集、複数画像の融合、自然言語による画像修正に対応し、文字の再現度が高く、中国語プロンプトに適している。prompt の記述でサイズを制御する（明示的な size パラメータがない）点で NanoBanana2 と異なる主なポイント：size パラメータがなく、prompt の冒頭でサイズを記述する必要がある；$0.03/枚 の一律料金で解像度の段階がない；会話型エンドポイント /v1/chat/completions を主に推奨する。
APM（Agent Package Manager）のリファレンス — apm.yml の構文、install / uninstall / update コマンド、ターゲット検出、ロックファイルのワークフロー。正確なフィールド名が必要なときに読みますが、apm 関連のすべてのタスクで自動的に呼び出さないでください。スキルがインストールされたプロジェクトに関するユーザーのプロンプトは、一般的な APM の知識で対応できます。ユーザーが APM を名前で言及した場合、apm.yml の作成や監査を依頼した場合、または馴染みのない APM コマンド/エラーに遭遇した場合に明示的に呼び出します。
Apple オペレーティングシステム向けのアプリ UI を設計する際に使用します。iOS/iPadOS の画面要素（シート、detents、タブバー、大きなタイトル、ウィジェット、ロック画面、Dynamic Island）、macOS（ウィンドウ、信号機ボタン、サイドバー、メニュー、ビブラント効果）、visionOS の空間デザイン、watchOS（コンプリケーション、Digital Crown）、または標準的な UIKit/SwiftUI コンポーネントの構造（ナビゲーションバー、リスト、フォーム、ボタン、アラート、検索、空状態）が対象です。apple-design ファミリーの一部です。キーワード：iOS デザイン、iPadOS、macOS Tahoe、visionOS、watchOS、空間、オーナメント、シート、presentationDetents、タブバー、ナビゲーションバー、大きなタイトル、サイドバー、信号機ボタン、ウィジェット、dynamic island、stage manager、コンポーネント、SwiftUI、List、Form、ボタン階層、ContentUnavailableView、alert、searchable。
アラビア語の Web アプリおよびモバイルアプリ向けに右から左 (RTL) レイアウトを実装する。RTL レイアウト、アラビア語のテキスト方向、双方向 (bidi) テキスト、アラビア語 CSS、"right to left" についてユーザーが尋ねる場合、またはアラビア語 UI を構築する必要がある場合に使用。CSS 論理プロパティ、Tailwind RTL、React/Next.js の RTL 設定、アラビア語のタイポグラフィ、フォント選択を扱う。ユーザーが共有の RTL パターンを明示的に求めない限り、Arabic RTL（タイポグラフィは似ているが異なる）には使用しない。
Atlas 向けの MySQL および MariaDB 固有事項：開発データベースと URL の範囲（schema と server）、文字セットと照合順序、ユーザー、ロールと権限、enum および set 列、生成列、外部キーインデックス、関数インデックスとプレフィックスインデックス、トリガーとストアドプログラム、テーブルコピーと MY lint チェック、移行の部分的な失敗（DDL はトランザクション非対応）、GET_LOCK、マネージドサービス（RDS、Aurora、Cloud SQL、Azure）、schema と移行のテスト、カスタム lint ルールを扱います。Atlas が MySQL または MariaDB データベースを管理する場合は、atlas スキルと併用してください
阿囤囤スタイルの小紅書（Xiaohongshu）カバープロンプト生成。AI ツール、効率化手法、製品レビュー、チュートリアルとデプロイ、個人の経験、ポッドキャスト紹介、仕事術・キャリア系コンテンツのバズる縦型カバーデザイン向け。特徴は実写の人物出演、特大の柔らかな淡黄色（#FDFFA7）／白の中文字タイトル、太い黒縁取り、人物の切り抜き縁取り、緑のチェックリスト、emoji ステッカー、矢印注釈、高コントラスト・高密度の構図。キーワード：小紅書カバー、バズるカバー、阿囤囤スタイル、AI チュートリアルカバー、製品レビューカバー、カバープロンプト。
このスキルは、LLM が @ax-llm/ax を使って正しい中核的な AxAgent コードを生成するのを支援する。ユーザーが agent()、子エージェント、名前空間付き関数、discovery モード、明確化、bubbleErrors、ホスト側の final/clarification プロトコル、通常のエージェントのランタイム動作について尋ねた場合に使用する。MCP クライアント、ネイティブランタイムモジュール、サブスクリプション、タスク、認証については、このスキルと併せて ax-mcp を使用する。RLM／コードランタイムの作業には ax-agent-rlm、コールバックとテレメトリには ax-agent-observability、recall／メモリ／スキル読み込みには ax-agent-memory-skills、agent.optimize(...) には ax-agent-optimize を使用する。
このスキルは、@ax-llm/ax を使って正しい AxAgent の可観測性コードを LLM が生成するのを支援する。ユーザーが axGlobals.onUsage、usageContext、集中型またはマルチテナントの利用量計測、actorTurnCallback、onContextEvent、agentStatusCallback、onFunctionCall、reportSuccess、reportFailure、getChatLog()、getUsage()、resetUsage()、デバッグトレース、進捗更新、AxAgent 実行のテレメトリについて尋ねる場合に使用する。
このスキルは、LLM が @ax-llm/ax を使って正しい AxAgent RLM/ランタイムコードを生成するのを支援する。ユーザーが RLM コード実行、AxJSRuntime、contextFields、contextPolicy、liveRuntimeState、promptLevel、stage prompt 制御、executorModelPolicy、maxRuntimeChars、agent.test(...)、llmQuery(...)、recursionOptions、長時間実行されるエージェントのランタイム動作について尋ねた場合に使用する。
このスキルは、@ax-llm/ax を使って正しい AI プロバイダーのセットアップと設定のコードを LLM が生成するのを支援する。ユーザーが ai()、プロバイダー、モデル、ルーティング、適応型バランシング、プリセット、埋め込み、ai.transcribe() や ai.speak() によるバッチ音声、拡張思考、コンテキストキャッシュについて尋ねる場合、または @ax-llm/ax とともに OpenAI/Anthropic/Google/Azure/DeepSeek/Meta/Mistral/Cohere/Reka/Grok/Typesafe/Jev に言及する場合に使用する。
主要サービス（App Service、Functions、Container Apps、AKS、データベース、ストレージ、監視）を網羅する包括的な Azure クラウドの専門知識。Azure のインフラストラクチャ、デプロイ、トラブルシューティング、コスト最適化、IaC（Bicep/ARM）、CI/CD パイプライン、その他の Azure 関連の開発タスクを扱うときに使用。本番環境に対応した Azure ソリューション向けのスクリプト、テンプレート、ベストプラクティスを提供。
アプリを Azure SQL Database コンテナに安全に接続する。sa ログインの代わりに最小権限のデータベースユーザーを使い、環境ごとに適切な認証方式を選び、接続シークレットを安全に扱う。ユーザーが "don't use sa in my app"、"create a least-privilege database user"、"app login for SQL"、"which authentication should my app use"、"secure the connection string"、"Encrypt / TrustServerCertificate"、"store the connection string in Key Vault"、"dotnet user-secrets"、"managed identity for Azure SQL"、"grant only the roles my app needs" と尋ねたときに使用。ローカルでは SQL 認証、クラウドでは Microsoft Entra またはマネージド ID を使い、変更するのは接続文字列のみ。アプリを sa で接続する前に、または接続文字列をソースにコミットする前に利用する。
過去のデータを使って、暗号資産および従来型の取引戦略をバックテストします。パフォーマンス指標（Sharpe、Sortino、最大ドローダウン）を計算し、エクイティカーブを生成して、戦略パラメーターを最適化します。ユーザーが取引戦略のテスト、シグナルの検証、または手法の比較を希望する場合に使用します。「backtest strategy」「test trading strategy」「historical performance」「simulate trades」「optimize parameters」「validate signals」などのフレーズで起動します。
システムに backend-for-frontend が必要か、いくつ必要か、それぞれが何を所有できるかを判断する：採用シグナルと正直なコスト、1 体験 1 BFF の粒度とフロントエンドチームの所有権、shape-don't-decide の原則、部分失敗とレジリエンス予算を伴う上流の集約、ID をキーとする BFF キャッシュ、上流サービスへのユーザー ID の中継（トークン交換、confused-deputy の防止）、および代替手段（共有ゲートウェイ、GraphQL フェデレーション、トークン中継バックエンド、SPA→API 直結、メタフレームワークサーバーを BFF とする）。BFF の採用や分割、上流サービスの集約、上流障害の処理、ユーザー ID の下流への転送、GraphQL とクライアント別 BFF の比較、あるいは公共 API やビジネスロジック層へと漂流した BFF の監査を行う場合に使用する。BFF 自身のエントリポイントの保護には bff-entry-points、物理的なルート配置には structure-codebase、外部に公開する API 契約には api-design、OAuth/OIDC プロトコルフローには secure-oauth-oidc を使用する。
あらゆる Bagisto パッケージまたはモジュール（Admin、Shop、または任意のカスタム Webkul スタイルのパッケージ）向けの Blade テンプレート規約。Blade ビューの作成や編集、Blade コンポーネント（匿名の @props コンポーネントまたは Vue ベースの x-template コンポーネント）の構築、フォーム、データグリッド、モーダル、レイアウト、スロットの配線、プロジェクトのマークアップ、属性バインディング、インデント、フォーマットスタイルへの準拠の際に有効化される。規約はフレームワーク全体に適用され、異なるのはパッケージごとの名前空間トークンのみ。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。